авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 10 |

«Артурас Каклаускас Эдмундас-Казимерас Завадскас БИОМЕТРИЧЕСКАЯ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА РЕШЕНИЙ Вильнюсский технический университет им. Гедиминаса ...»

-- [ Страница 3 ] --

Системы поддержки принятия решений 2.1. Системы поддержки принятия решений 2.1.1. характеристика и составляющие части системы поддержки принятия решений Разные учёные рассматривали вопросы теории систем поддержки принятия решений (Arnott, Pervan 2008;

Madhavan, Phillips 2010;

Lee, Wagner, Shin 2008;

Oztekin 2011;

Ma, Lu, Zhang 2010;

Liu, Lee, Chen 2011;

Phillips-Wren et al. 2009;

Kou, Shi, Wang 2011;

Barfod, Salling, Leleur 2011;

Wen, Chen, Pao 2008;

Banias et al. 2011) и их практического применения во многих областях деятельности человечества (Zhang, Xu, Li 2011;

Ahmed, Sundaram, Piramuthu 2010;

Pozo, Bielza 2011;

Muntermann 2009;

Peng et al. 2011;

Lin et al. 2011;

Wen et al. 2008;

Ranerup, Norn, Sparud-Lundin 2011;

Cebi, Kahraman 2010).

Система поддержки принятия решений – это информационная система, которая накапливает данные и ведомости из разных источников, их обра батывает, используя различные математические и логические модели, для принятия решений предоставляет информацию, необходимую для анали за, создания и оценки альтернатив возможных решений и принятия самих решений;

для вывода и сохранения полученных результатов. Система под держки принятия решений, которая может опираться на данные различных источников, должна разрешить пользователям трансформировать огром нейшее количество необработанных данных в информационные сообщения, необходимые для анализа и принятия решения по решаемой проблеме.

Создаваемая современная система поддержки принятия решений состо ит из шести основных составляющих частей: данных (баз данных, системы управления ими), моделей (баз моделей и системы управления ими), систе мы интерфейса с потребителем и другими системами (их базами данных и ведомостей) – интерфейс потребителя, системы управления электронной почтой, подсистем ведомостей (знаний) и устройств.

Первые три составляющие части в том или ином виде всегда имеются в системах поддержки принятия решений, а систем управления электронной почтой, подсистем ведомостей (знаний) и устройств может и не быть. В этом подразделе вкратце, а в других – более детально, рассмотрим состав ляющие части систем поддержки принятия решений.

В системах поддержки принятия решений данные играют очень важную роль. на их основании принимаются решения. Чем полнее собранные дан ные о рассматриваемом объекте, тем более эффективное решение может быть принято.

например, на конкурентоспособность промышленности дей ствуют различные факторы внешней среды: социальные, правовые, техниче ские, технологические и другие. С изменением этих внешних условий ме няются (улучшаются или ухудшаются) объективные возможности деятель ности организации. довольно часто организации могут организовать свою 78 2 ра з д е л деятельность не на одном, а на многих рынках. Поэтому важно понять и оценить постоянно изменяющуюся внешнюю среду и ее влияние на деятель ность организации на различных рынках. В каждый промежуток времени внешнюю и внутреннюю среду деятельности организации можно охаракте ризовать, опираясь на конкретную информацию. С учетом этой информа ции и изменяющейся внешней среды организация принимает адекватные стратегические, тактические и оперативные решения. Поскольку принятие решений является информационным процессом, все его этапы от определе ния целей до окончания их реализации и оценки последствий базируются на поиске необходимых данных, их отображении, обработке и анализе.

Каждый индивид, каждая группа людей и общество в целом ставят перед собой конкретные цели, которые стремятся реализовать в каждодневной деятельности и как можно лучше удовлетворить соответствующие потреб ности. Большинство принимаемых решений касается интересов других людей, поскольку альтернативную эффективность можно оценить с эко номических, правовых, социальных, эстетических, технических, политиче ских, этических и других позиций. Стремясь всесторонне охарактеризовать рассматриваемые альтернативы, довольно часто необходимо описать их, опираясь на экономические, правовые, социальные, эстетические, техни ческие, технологические, политические, этические и другие количествен ные и качественные данные. Поэтому в базе данных системы поддержки принятия решений должны быть количественные и качественные данные, всесторонне характеризующие рассматриваемый объект.

Когда имеющиеся данные неадекватно характеризуют требуемый объект или их не хватает, принять эффективные решения становится проблема тично. другими словами, степень полноты и точности имеющихся данных чаще всего определяет эффективность принимаемого решения. Эти данные должны быть представлены потребителю в наиболее понятной форме. По этому система поддержки принятия решений должна иметь возможность представить данные, всесторонне характеризующие рассматриваемый объ ект, в разных формах.

данные, необходимые для принятия решений, могут быть представлены в цифровой, текстовой, графической (схемы, графики, диаграммы, рисун ки, чертежи), звуковой, видео формах, либо в виде формул, фотографий и др. Это разные формы и способы представления информации об одном и том же объекте. В качестве примера рассмотрим выбор одноквартирного жилого дома. Человек, желая приобрести дом, оценивает его цену, размер, эстетику, комфортабельность, количество комнат и их размер, состояние окружающей среды, инфраструктуру, соседей и т. п. Обычно перед при обретением дома рассматриваются различные альтернативные варианты, обычно находящиеся в разных местах. Фирмы недвижимого имущества, Системы поддержки принятия решений стремясь сэкономить свое время и время клиентов, полную информацию о продаваемых объектах хранят в своем офисе. Эта информация представ ляется различными способами. например, информацию о цене, времени строительства постройки, ее площади, количестве этажей и комнат в доме, размере земельного участка, тепловом сопротивлении стен и звукопрони цаемости, состоянии дома целесообразно представить в цифрах;

тенденции изменения цен на дома – в виде графиков. Вид снаружи и внутри, общую планировку, архитектуру окружающих домов и пейзаж лучше всего пред ставить с помощью видеоаппаратуры, фотоснимков. Эстетичность внешнего вида здания зависит не только от его архитектуры, но и от качества окон, дверей, отделки, степени износа и т. п. Внешние стены здания характеризу ет их тепловое сопротивление, звукопроводимость, вредность для здоровья, долговечность. Поэтому внешний эстетичный вид здания и внешние стены целесообразно представить в разных формах (в виде цифр, фотоснимков, графиков, с помощью видеоаппаратуры и т. п.).

В базе данных, предназначенной для поддержки принятия решений, мо гут храниться и не связанные между собой данные. Кроме того, данные о рассматриваемом объекте могут быть в разных местах, в том числе в интер нете. Когда пользователь направляет запрос, система поддержки принятия решений может предоставить информацию об объекте с учетом его разных аспектов. для этого в системе управления базами данных должны быть соответствующие средства. Эти системы, будучи мощными программными средствами, обычно предоставляют пользователю возможность управлять множеством данных анализа объекта в соответствующей форме без уси лий для программирования со стороны пользователя. Система управления базами данных также помогает увязать между собой данные из различных источников. Обычно лицо, принимающее решение, пользуясь системой, не вводит данные, либо вводит немного данных, пользуясь в основном имею щимися базами данных.

Система управления базой моделей (СУБМ) выполняет с моделями функ цию, аналогичную системе управления базой данных с данными. Пользуясь системой управления базой моделей согласно потребности пользователя, применяются различные модели (альтернативных решений, экспертной оценки, статистического анализа, эконометрические, имитационные, право вые и динамического программирования, сетевого планирования и управ ления и т. п.), а получаемые во время их работы результаты могут служить начальными данными для других моделей. данные, получаемые при реа лизации одних моделей, функционируют во всей системе и используются в других системах. Они должны быть представлены в конкретном форма те, а модели связаны между собой. В системе решений используются как количественные, так и качественные модели. С помощью количественных 80 2 ра з д е л моделей система анализирует количественные данные (процентные ставки, изменение субсидий с течением времени), размер которых можно опреде лить объективно. Качественные модели помогают принять решения, когда нет единой общей меры для оценки преимущества альтернатив. В таком случае альтернативные решения оцениваются по нескольким критериям с учетом мнения специалистов (экспертов). несмотря на то, что такие оценки чаще всего бывают субъективными, будучи представлены специалистами в качестве экспертов, могут помочь найти наиболее оптимальные решения.

Использование систем поддержки принятия решений, а с их помощью автоматизированное составление и анализ альтернативных вариантов, при нятие решения с выбором лучших в соответствующих ситуациях не толь ко экономит время, но и предоставляет качественно новые возможности.

Можно обозревать рассматриваемый объект в трехмерном пространстве, анализировать альтернативные варианты по отдельным показателям или в комплексе и т. п.

Система управления электронной почтой является относительно новым элементом в системе поддержки принятия решений. Такая система предо ставляет возможность использовать электронную почту и результаты дея тельности электронных групп дискуссий как источник данных. Поскольку электронная почта и электронные группы дискуссий становятся все более значимым источником для принятия решений, они все чаще интегрируют ся в завершенную систему поддержки принятия решений. Таким образом, очевидно, что система поддержки принятия решений с гибкими системами управления базами данных и моделей, а также удобным интерфейсом по могают пользователям в режиме диалога получать данные, исчерпывающе характеризующие альтернативные решения;

их формировать, анализиро вать в разных аспектах;

оценивать и интерпретировать полученные резуль таты и получать необходимую помощь для принятия решений.

Решения может принимать один человек либо группа людей. Группа квалифицированных специалистов, имеющих большой опыт и знания по анализируемой проблеме, может всестороннее и объективнее проанали зировать проблему, создать больше и более эффективных альтернатив и выбрать наилучшую. Однако групповое принятие решений осложняется необходимостью согласовывать решения между группами лиц и находить общие решения. ему присущи и некоторые другие недостатки. для того, чтобы решение было принято, специалистам необходимо встретиться в од ном месте. Во время встречи при рассмотрении различных альтернатив и всестороннем их анализе, решении сопутствующих вопросов, обработке полученных результатов для выбора наиболее приемлемых проходит не мало времени, а подчас время теряется попусту. на решения, принимаемые во время встречи, действуют разные субъективные факторы, например, ха Системы поддержки принятия решений рактеры, темпераменты людей, занимаемые должности, дружеские связи, которые могут отрицательно повлиять на объективность принимаемых ре шений. для устранения недостатков при принятии групповых решений и усилении положительных свойств созданы специальные методы и системы поддержки принятия решений на их основе. данный вопрос в книге будет анализироваться детальнее.

Применение систем поддержки принятия решений на практике в редких случаях уменьшает расходы на принятие решений. В обычных ситуациях может показаться, что дешевле принять решения без помощи этих систем.

Однако в сложных ситуациях, при необходимости принимать многие и сложные решения такие системы становятся полезными. Внедрению этих систем в практическую деятельность способствуют и такие факторы, как скорость, полнота и точность получения и обработки данных о рассма триваемом объекте. Они полезны при формировании и анализе альтер нативных вариантов;

принятии решения и др. Кроме того, такой процесс помогает экономить время, создает условия для быстрого и адекватного ре агирования на создавшуюся ситуацию. Системы поддержки принятия реше ний особенно целесообразно использовать тогда, когда типичная проблема решается неоднократно либо тратится много времени на анализ данных, представленных в электронном виде.

2.1.2. оценка альтернатив принимаемых решений Большинство лиц, принимающих решения, стремятся найти наиболее эко номные решения, т. е. преследуют экономические цели, поэтому большин ство систем поддержки принятия решений обрабатывают и предоставляют для решений именно экономическую информацию и применяют экономи ческие модели.

В качестве примера рассмотрим жилье. Жилье характеризуется соб ственной ценой, ценой земельного участка, затратами на эксплуатацию, страхование, нормами налогов, процентной ставкой (если взят кредит) и другими экономическими показателями. Их можно еще более детализиро вать. Кредит на жилье получают из разных источников, при этом неизбежна конкуренция с другими лицами и финансовыми учреждениями на рынках страны и за рубежом.

для лиц, принимающих решения, зачастую оказывается важной допол нительная информация о возможности и условиях получения альтернатив ных кредитов, технические показатели, характеризующие здание (данные об общей и полезной площади здания, его высоте, количестве и размерах комнат, технические характеристики материалов, из которых построено здание, инженерные системы и т. п.).

82 2 ра з д е л При приватизации, покупке или продаже жилья, его регистрации, даро вании приходится сталкиваться с правовыми вопросами. Правовая система стремится отразить существующее социальное, экономическое, политиче ское, техническое положение в стране и требования, предъявляемые ры ночной экономикой.

С социальной точки зрения рассматриваемый объект может оказывать воздействие на общество, отдельные группы людей и отдельных индивидов.

например, убогое жилье неэстетично, некомфортно, может быть источни ком болезней или заострять социальные проблемы (например, асоциальная окружающая среда, хулиганизм и т. п.). Это в разных отношениях действует на окружающих жителей. Власть эти проблемы решает двумя способами:

принимая минимальные стандарты для жилья и его окружения и предостав ляя субсидии жителям, которые не могут достичь уровня установленных требований. Решая таким образом проблему с убогим жильем, достигается определенная социальная гармония. В настоящее время в Литве люди, име ющие небольшие доходы (пенсионеры, многодетные семьи, безработные) зачастую не могут без государственной помощи оплатить предоставляе мые им коммунальные услуги (отопление, горячую воду). не решив эту проблему в масштабе страны, руководящая партия на ближайших выборах может потерять немалую часть голосов избирателей. Поэтому эта проблема становится не только социальной, но и политической. Аналогичная про блема возникает тогда, когда правительства, стремясь к созданию лучших условий для получения кредитов на жилье, должны вмешиваться в финан совые рынки или когда они стремятся к уменьшению затрат государства на жилье.

на основании вышеизложенного можно придти к выводу о том, что для лица, принимающего решения, система поддержки принятия решений, ос новывающаяся на базах данных и моделей, должна создавать условия для получения исчерпывающих количественных и качественных оценок решае мой проблемы и позволять гибко анализировать их для принятия наиболее приемлемых решений.

2.1.3. информация, данные, системы управления ими 2.1.3.1. характеристики полезности информации Потребность в информации постоянно растет. В настоящем веке информа тики чуть не ежедневно возникает новая информация (например, в элек тронных средствах связи, средствах массовой информации), требующая принятия конкретного решения. для того, чтобы соответствующим образом использовать информацию, необходимо ее получить, обработать и сохра нить в базе данных.

Системы поддержки принятия решений для нахождения, обработки и сохранения информации (данных) в непо средственно доступной для пользователя СППР базе данных необходимы средства. Поэтому при создании базы данных традиционно возникает во прос о пользе и стоимости (ценности, цене) данных. С целью рациональ ного решения этих вопросов необходимо определить, насколько различная информация является полезной для принятия решений, а также стоимость пользования этой информацией.

Оценку информации, формируемой для решений, можно связывать с теми непосредственными воздействиями соответствующих информацион ных сообщений, которые могут помочь при подготовке, принятии и даже при реализации решений. например, получение информации можно рас ценивать с позиции времени ее получения: когда она приходит вовремя и когда приходит вся необходимая для решений информация, т. е. ее своев ременность, полноту, надежность и полезность.

Своевременность показывает, как момент получения информации совпа дает с моментом ее использования при принятии решения. новая информа ция, приемлемая (необходимая) для конкретной системы поддержки при нятия решений, появляется почти ежедневно. Зачастую такая информация является значимой при принятии каждодневных решений. Поэтому целе сообразно наиболее важную ее часть обработать и включить в базу данных как можно быстрее. Своевременность особенно важна для информации, ко торая используется при принятии таких оперативных решений, эффектив ность которых зависит от того, насколько быстро получаема информация о произошедшем отклонении от нормально (заранее предусмотренного) происходящего процесса, и т. п.

Полнота указывает на степень достаточности описания сущности, пред ставленной в соответствующей информации. Используемая для решений информация может быть недостаточной, достаточной и избыточной. Так, например, используемая для прогнозов информация чаще всего бывает неполной, а решения принимаются при наличии неопределенности. При принятии оперативных решений к полноте используемой информации мо гут предъявляться более жесткие требования. данные, сохраняемые в базе данных, должны предоставлять достаточно информации о рассматривае мом объекте. например, при определении стоимости конкретного жилого дома необходимо знать цены проданных аналогичных домов. Разумеется, для определения реальной стоимости рассматриваемого жилого дома не достаточно одного проданного аналога. Когда нет возможности получить достаточное количество информации, необходимой для принятия решений, могут быть произведены общие прогнозы, использованы модели с неполной информацией или указаны не вполне определенные условия.

84 2 ра з д е л надежность информации определяет ее достоверность - соответствие объективным характеристикам определяющих ее ситуаций, в которых при нимаются соответствующие решения. Информация может быть недостовер ной уже с момента ее возникновения или создания. ее достоверность также может уменьшиться при передаче, сохранении и обработке. достоверность может быть утрачена и умышленно, когда информация искажается осоз нанно. В таком искажении могут быть заинтересованы определенные лица, которые хотят утаить истину о существующем состоянии дел или предста вить неверную информацию, чтобы получить от этого выгодный результат.

При создании технологий принятия решений большое внимание уделяется сохранению достоверности информации с помощью методов контроля и охраны достоверности информации.

Полезность информации могут определять ее детальность, ясность, полнота, соотношение полезности и стоимости данных (ценность), сравни ваемость, надежность, цифровое представление информации, пригодность формы представления данных и т. п.

Детальность. данные в базе могут быть детализированными либо агре гированными (обобщенными). например, в практической деятельности строительной организации руководителя чаще всего интересуют показате ли всей деятельности организации, проектировщиков, архитекторов, смет чиков - конкретные показатели проекта и т. п. Такая информация может быть представлена по принципу дерева с тем, чтобы каждый пользователь согласно своей потребности мог найти либо доступно получить интересу ющую его информацию, во время анализа ее детализировать или агреги ровать.

Ясность. В базе данных информация должна быть представлена ясно и понятно, чтобы не быть истолкованной двусмысленно или по-разному. С этой целью рациональнее использовать электронный словарь. С помощью такого словаря пользователь мог бы выяснить возникающие во время ра боты неясности (расшифровку различных сокращений, объяснения, опре деления).

Полнота. данные, находящиеся в базе данных, должны всесторонне ха рактеризовать рассматриваемый объект. например, если в базе данных о зданиях имеются лишь технические и экономические показатели (стоимость здания и земельного участка, их размеры и т. п.), но нет качественных ха рактеристик (оценки эстетичности внешнего вида, комфортности здания, уровня инфраструктуры), пользователю на основании такой информации будет трудно выбрать эффективный вариант. Чем более исчерпывающей и объективной будет информация в базе данных, тем больше вероятность того, что пользователь эффективно реализует цели, к которым стремится.

Качественные данные чаще всего бывают субъективными. для того, чтобы Системы поддержки принятия решений они были более объективными, необходимо обработать их с помощью экс пертных методов. Сущность качественных критериев, их определенные зна чения и важность должны быть исчерпывающе объяснены и доказаны. Кро ме того, при принятии решения должна быть предоставлена возможность с учетом потребностей и возможностей пользователей менять значимость и значения качественных критериев, дополнительно вводить недостающие (по мнению пользователя) критерии с характеризующей их информацией.

Сравниваемость. Эффективность любого проекта можно оценить, лишь сравнивая его с аналогичными проектами. Поэтому информация, нака пливаемая в базе данных об альтернативных проектах, должна быть срав ниваема. Определяя условия сравниваемости (проекты, соответствующие таким условиям, можно между собой сравнивать), предлагается обратить внимание на существенную информацию вариантов: функциональное на значение и мощность объекта;

одинаковость методик, применяемых для подсчета критериев, и т. п. другие условия, например, уровень рациональ ности участников проекта, поставщиков, методов производства, использу емого оборудования, эффективность процесса эксплуатации и т. д., могут быть неравноценными. Это связано с тем, что все сравниваемые проекты всегда имеют как положительные, так и отрицательные свойства, поэтому одни факторы проектов могут компенсировать другие, не ухудшая эффек тивности всего проекта. другими словами, в систему сравнения условий не рекомендуется включать критерии, которые выражают эффективность производственных и эксплуатационных процессов, уровень инженерных устройств и т. п.

Надежность. Информация в базе данных должна быть надежной. Она может быть изначально ненадежной (ненадежные начальные данные) или стать таковой в СППР. надежность зависит от надежности технического и программного оборудования и качества работы пользователей (операто ров и др.). В общих чертах, информационная система является надежной, если она в нужное для пользователя время находится в рабочем состоянии, а при выполнении возложенных на нее функций в течение необходимого промежутка времени сохраняет установленные значения эксплуатационных показателей. надежность зависит от состояния технического оборудования (поломки и программные ошибки могут уменьшить вероятность получе ния правильных результатов). Такие ошибки допускаются при создании (проектировании) программ, т. е. надежность используемой программы уменьшают проектные ошибки, которые могут быть замечены, найдены и исправлены. Используемое программное оборудование не изнашивается, количество ошибок в нем уменьшается, поэтому с течением времени надеж ность программ не только не уменьшается, но и увеличивается.

86 2 ра з д е л Цифровое представление информации. необходимую информацию целе сообразно представлять в цифрах. Цифровую информацию легче обрабо тать на разных уровнях, связать с другими данными, произвести различные расчеты и анализ.

Пригодность формы представления данных. Информация в базе данных может быть представлена в цифровом, текстовом, графическом виде, в виде формул, изображения, звука, объединенной. Поскольку с помощью таких разных форм представления данных можно по-разному отобразить один и тот же объект, необходимо выбрать наиболее эффективный вид.

Соотношение полезности и стоимости данных. В базе данных должны быть представлены данные, которые, будучи использованы для принятия решений, окупились бы. Создавая или дополняя базу данных, следует при нимать во внимание необходимые расходы, время, квалификацию специ алистов и получаемую из этого пользу (дополнительная прибыль, умень шенная себестоимость, сэкономленное время). не стоит перегружать базы данных неполезной для рассматриваемых объектов информацией.

Полезность информации, формируемой для принятия решений, можно связывать с поиском оптимальных решений и оптимальностью. Характери стика оптимальности информации может трактоваться аналогично случаю с характеристикой оперативности. Оптимальной может называться инфор мация, получаемая методами оптимизации (информация, которая указы вает на оптимальное решение при определенных условиях), для которых требуется достаточно много компьютерного времени.

Можно выделить и другие характеристики информации для управлен ческих решений. Однако некоторые из них могут быть связаны с уже вы деленными характеристиками или к ним могут предъявляться однозначные требования. например, адекватность информации в определенной степени может быть охарактеризована ее достоверностью, поскольку ее можно изме рять степенью или уровнем соответствия реальной ситуации или процессу.

Адекватность также может быть связана с своевременностью: с увеличе нием промежутка времени между реально происходящими процессами и получением отображающей их информации уменьшается адекватность и своевременность такой информации.

Сама по себе проблема оценки издержек информации может быть связа на с получением информации как соответствующего ресурса. С этой точки зрения можно говорить о временных и денежных издержках на получение начальной информации, ее сохранение в базе данных и обработку в соот ветствии с выбранной технологией с целью получения необходимых для решений информационных сообщений. Такие вопросы связаны с эффектив ностью информационных систем и рассматриваются отдельно.

Системы поддержки принятия решений для того, чтобы основательно оценить информацию (информационные услуги), следует установить расценки на информацию или предлагаемые информационные услуги и с точки зрения пользователя определить поль зу, достижимый положительный результат, получаемый при использовании такой информации. О необходимости подобной информации можно судить, сравнив ее пользу с издержками, необходимыми для ее получения. В таком случае возникают вопросы измерения и оценки воздействия информации (ее польза и ценность) на результаты деятельности соответствующих лю дей. Оценка информации должна быть тесно связана с другими работами по совершенствованию управленческой и административной деятельности.

2.1.3.2. Базы данных Существует несколько трактовок базы данных (Бд). Бд – это совокупность вместе хранимых, связанных между собой данных, т. е. информационных объектов, предназначенных для обработки на компьютере. Второе понятие Бд шире – это сборник данных и программ, производящих операции по об работке этих данных. В стандартах по информационным технологиям базой данных называется сборник данных, упорядоченный согласно концептуаль ной структуре, которая описывает характеристики этих данных и соотноше ния между их соответствующими сущностями, которые поддерживают одну или несколько прикладных программ. для определения, создания, упоря дочения, контроля, управления и использования баз данных создаются си стемы управления базами данных (СУБд), основой для которых служит соответствующее программное оборудование, предназначенное для записи, коррекции, поиска данных и т. п. Кроме того, некоторые воспринимают базы данных почти как самостоятельные системы, как банки данных: Бд на зывается система информационных, математических, языковых, организа ционных, программных и технических средств, которая с учетом хранимых данных и принимающего участие в технологическом процессе персонала предназначена для централизованного накопления данных с целью полу чения необходимой на данный момент информации (Adomavicius 1998).

Базы данных, будучи информационной моделью в конкретной области, не зависят от конкретных систем поддержки принятия решений. Те же са мые базы данных, находящиеся в разных местах (даже удаленные одна от другой на множество километров) могут использоваться разными система ми поддержки принятия решений. данные могут быть внутренними, внеш ними и личными.

Внутренние данные характеризуют деятельность организации и выпол няемые проекты. Это могут быть объемы выполненных работ, прибыль, расходы организации, технические и экономические характеристики вы полняемых проектов и т. п.

88 2 ра з д е л Внешние данные охватывают все пригодные базы данных, существующие в мире, информацию из интернета, книги, журналы, государственные доку менты, законы, нормы, газеты и т. п. Эти данные должны быть электронны ми, а СППР должны иметь сравнительно несложное присоединение к ним.

например, используя LOTUS Notes, в интернете можно эффективно искать необходимую информацию, а, найдя ее, включить в базу данных. СППР могут использовать не только находящиеся в интернете данные, но и имею щиеся в нем аналитические средства. например, в интернете имеются ана литические средства, могущие предоставить информацию о возможности и условиях предоставления кредитов различными финансовыми учрежде ниями, а также средства, рассчитывающие процентные ставки. Кроме того, в Интернете имеются аналитические средства, предоставляющие информа цию о колебании курса различных валют в течение последних десятилетий.

Большинство организаций располагают также частными данными, ко торые публично не разглашаются. например, это может быть информация, которая предоставляет им стратегическое преимущество по сравнению с конкурентами.

2.1.3.3. структуры баз данных и управление ими для успешной работы пользователя на компьютере, сообщения с базами данных необходимо специальное программное оборудование. Такое про граммное оборудование, предназначенное для создания, хранения и об работки разными способами баз данных, называется системой управления базами данных (СУБд). Главнейшими функциями системы управления ба зами данных являются проектирование структуры базы данных;

пополне ние, хранение, редактирование базы данных;

пересмотр, поиск, сортирова ние и другие виды управления данными;

создание прикладных программ пользователя;

создание отчетов (Adomavicius 1998).

Проектировщики, производители, сметчики и другие специалисты, на ходящиеся в один и тот же момент времени в разных местах, пользуясь ус лугами разных баз данных, могут пользоваться той же самой системой под держки принятия решений и проектировать тот же объект. Это позволяет спроектировать объект с меньшими затратами. Аналогичная коллективная работа специалистов может происходить в самых разных сферах.

Анализируя пригодность структур баз данных для систем поддержки принятия решений, по типу решаемой проблемы можно судить о разной степени эффективности их использования. Существуют три фундаменталь ные структуры базы данных: иерархическая, сетевая и реляционная.

Иерархическая структура базы данных  – это структура типа корневого ориентированного дерева, в которой данные нижнего уровня подчинены данным высшего уровня. К примеру, в базе данных собраны сведения о слу Системы поддержки принятия решений л жащий ча и о ка Знани ино анны языко ы азо ани A C иально B н ыш Ма и Инж н акала рис. 2.1. Иерархическая структура базы данных жащих строительной организации (Рис. 2.1). Пользуясь такой базой, можно легко получить информацию о каждом служащем организации. Однако в такой базе данных трудно найти горизонтальные связи между отдельными данными. например, лицо, принимающее решения, для работы за рубежом хочет собрать группу людей, имеющих специальность инженера-строителя и знающих английский язык. Пользуясь иерархической структурой базы данных, получить такую информацию будет сложно.

Сетевая структура базы данных является более гибкой, чем иерархи ческая. Это структура данных, представленная в виде ориентированного графа, каждый узел которого может иметь более чем одну связь. К приме ру, в базе данных имеется информация о двух группах проектировщиков в организации, которые проектируют три дома (Рис. 2.2). Из Рис. 2.2 видим, что две группы проектировщиков (A1 и A2) проектируют три дома (P1, P и P3). В каждой группе проектировщиков по три работника (A11, A12, A13, A21, A22, A23). дом P1 проектируют проектировщики A11 и A21, дом P2 – про ектировщики A12 и A22, а дом P3  – проектировщики A13 и A23. В сетевой о к и ющая а A1 о к и ющая а A A11 A о к P A12 A о к P рис. 2.2. Сетевая струк- A13 A о к P тура базы данных 90 2 ра з д е л структуре базы данных связи возможны между двумя типами данных (в данном примере  – между проектами и группами проектировщиков). Ана логичной может быть зависимость между поставщиками и товарами, но не между поставщиками, товарами и базами данных.

В настоящее время структура реляционных баз данных наилучшим обра зом отвечает требованиям, предъявляемым системами поддержки принятия решений. В реляционной базе данных информация сохраняется в виде таблиц.

Каждой таблице присваивается имя, под которым она хранится во внешней памяти компьютера как отдельный файл. Их между собой логически свя зывают общие индексы таких таблиц. Таким образом, логически соединен ная совокупность таблиц и составляет реляционную модель. Рассмотрим, к примеру, реляционный фрагмент базы данных для стен (Рис. 2.3). В первой Знач ния оказа л й, ко о ы а ак из ю аль на и ны а иан ы н но оз й и ло о- З ко Ин к ы ои- Дол о чно ь Э ич- Ком о а ма иало о но ь изоля ия н мо ь но ь льно ь на з о о ь k1 1 g1 m1 e1 i1 f k2 2 g2 m2 e2 i2 f........................

kn n gn mn en in fn 00n о ла о анно ь н ими кон к и ными ш ниями К ыша Ин к ы н кна...

l11 l21... lm1 t11 t21... tm 001...

l12 l22... lm2 t12 t22... tm 002...

............

l1n l2n... lmn t1n t2n... tmn 00n...

Данны о оиз о и ля, о а щика и оа а а ма и а мы н оиз о и ли о а щики оа ы Ин к ы н g11 g21... gm1 t11 t21... tm1 d11 d21... dm g12 g22... gm2 t12 t22... tm2 d12 d22... dm............

g1n g2n... gmn t1n t2n... tmn d1n d2n... dmn 00n рис. 2.3. Фрагмент структуры реляционной базы данных для стен Системы поддержки принятия решений таблице Рис. 2.3 видим рассматриваемые альтернативы стен, которые оха рактеризованы значениями количественных и качественных показателей.

Во второй таблице представлены данные о согласованности рассматри ваемых стен с другими конструктивными решениями. В третьей таблице представлена информация о производителях и продавцах таких стен. Все три таблицы связаны между собой индексами стен. например, желая для конкретного проектируемого дома подобрать эффективные стены, можем это сделать, пользуясь такими таблицами.

Системы управления базами данных не являются изолированными ни одна от другой, ни от других прикладных программ. Существуют различ ные средства, помогающие отдельным СУБд сообщаться между собой и поддерживать связь с другими программами и системами. По объему СУБд можно подразделить на большие (очень сложные) (DB2, Oracle, COBOL, Sybase, Informix, SQL Server, IMS, Ingres), средние (менее сложные) (Foxpro, Access, Paradox, Clipper, Clarion, dBase) и малые системы, которых в данное время насчитывается более 50 (Adomaviius 1998).

2.1.3.4. Возможные критерии оценки альтернатив В этом подразделе рассмотрим возможные критерии оценки альтернатив на примере здания.

Многие желающие приобрести дом главное внимание обращают на цену, другие – на эксплуатационные расходы на отопление, эксплуатацию, ремонт, страхование, различные налоги. Третьих интересует уровень раз вития инфраструктуры местности (наличие школ, больниц, театров, кон цертных залов, магазинов, инженерных коммуникаций), экологическое состояние окружающей среды. Четвертые наибольшее внимание уделяют комфортабельности дома. для большинства понятие комфортабельности дома означает количество комнат, их размер, высоту и планировку помеще ний, функциональные удобства, пропорциональность помещений, размер кухни, общую площадь квартиры или дома, отсутствие токсичных строй материалов, тепло- и звукоизоляцию наружных стен, уровень инженерного оснащения и т.  д. Однако чаще всего покупатели стремятся комплексно оценить положительные и отрицательные качества дома. Также необходимо обратить внимание на то, что люди в зависимости от собственных потреб ностей и возможностей при выборе дома зачастую руководствуются разны ми системами критериев и придают тому же критерию разные значения и значимости.

С целью предоставить потребителю существенную помощь в выборе эф фективного здания система поддержки принятия решений должна иметь всестороннюю информацию, охватывающую опыт эксплуатации не только самих зданий, но и аналогичных зданий. данные могут быть объективными 92 2 ра з д е л и субъективными. Объективные данные  – это стоимость здания, его раз мер, год строительства, норма процентных платежей за взятый на покупку или строительство дома кредит, тепло- и звукоизоляция наружных стен, токсичность стройматериалов для проживающих и изменение ее уровня с течением времени. Субъективные данные  – это экстерьер здания и его комфортабельность, ландшафт, соседи. Зачастую мнения людей по субъ ективным вопросам довольно сильно расходятся. С течением времени эти мнения могут меняться. Это не плохо, так как мнения отражают преследу емые людьми цели и возможности.

Пользователь, анализируя альтернативные варианты, должен иметь воз можность оперативно получить всестороннюю информацию (количествен ные и качественные критерии, их значения и значимости с пояснениями), характеризующую рассматриваемые объекты. например, пользователь должен получить новейшую и исчерпывающую информацию о токсичных стройматериалах, изменении их воздействия с течением времени, отде лочных материалах для наружных стен здания, их цене, качестве, долго вечности, возможных вариантах страхования здания в разных страховых компаниях и т. п. Также пользователь, опираясь на собственный опыт, по требности и имеющиеся ресурсы, должен иметь возможность уточнить или дополнить критерии, характеризующие рассматриваемые альтернативы, их значения и значимости.

Таким образом, потребитель, пользуясь предоставляемой системой управления базой данных числовой, текстовой, графической, видео- и зву ковой информацией, а также самой системой управления базой данных, может составить и всесторонне проанализировать рассматриваемые аль тернативы (комплексно оценить характеризующую их систему критериев, значения и значимости критериев) и принять решение.

2.1.3.5. Банк данных действующие в организациях базы данных традиционно удовлетворяют ежедневные потребности организации. Зачастую эти базы данных не могут удовлетворить информационных потребностей СППР, так как в них нет исторических данных об аналогичных ранее осуществленных проектах.

Кроме того, данные разных организаций зачастую оказываются в разных операционных системах. например, данные из баз данных DB 2, Oracle и COBOL может быть сложно объединить с данными баз данных Sybase или Informix. Обычно потребности типовых баз данных организаций отличаются от потребностей баз данных СППР. Применять типовые базы данных орга низаций для выполняемого СППР анализа также проблематично из-за не эффективности их размеров и структур. В связи с этим базы данных органи Системы поддержки принятия решений заций зачастую невозможно напрямую применить для потребностей СППР.

для того, чтобы эффективнее применить информацию баз данных, иногда следует ее обобщить, выполнить анализ. Поэтому СУБд должна обеспечить проведение обобщающих математических и статистических вычислений.

Банк данных – это СУБд с реляционными базами данных, имеющих сот ни таблиц, позволяющих выполнять поиск в базах данных, просматривать данные, сортировать и выполнять иные операции в разных форматах. Банк данных создается следующим образом. необходимые данные выбирают ся из различных источников данных. Упорядоченные данные заносятся в реляционные таблицы и готовятся к использованию. Зачастую при прак тическом применении созданного и рационализированного банка данных сильно возрастает объем данных. например, поставщик имеет склады, в которых находится около 300 000 единиц различных изделий. Эти изделия вывозятся, и каждую неделю завозятся новые. Информация об этих товарах в СППР должна храниться в течение двух лет. В таком случае обслуживаю щая поставщика СППР в своей памяти должна постоянно хранить более миллионов подробных записей. Сотрудники организации постоянно нака пливают, ищут, сортируют, пересчитывают данные, переводят информацию о товарах из одной категории в другую, выполняют и другие операции.

Цель системы – на все заявки ответить в течение 4 секунд. Однако при под готовке больших отчетов и предоставлении рекомендаций (на какое место какого склада складировать конкретный товар, какого товара и сколько за казать и т. п.) СППР этот процесс осуществляет за 30–40 секунд. При росте объемов данных на складе следует пользоваться новыми форматами спроса и синтаксиса. Этой цели хорошо соответствуют интеллектуальные агенты.

Интеллектуальные агенты (фильтры, триггеры и т. п.)  – это программ ное средство, которое по указанию потребителя выполняет специфическое, повторяющееся задание. например, применяемые в системе электронной почты интеллектуальные агенты по указанию потребителя сортируют и ранжируют по приоритетам полученную электронную почту в соответствии с отправителем или тематикой. Аналогично записи баз данных могут со ртироваться по алфавиту или цифровому ряду в порядке увеличения или уменьшения значения. Интеллектуальные агенты также применяются при поиске потребителем необходимых данных в реляционных базах данных, при анализе и определении их тенденций. Кроме того, имеется возмож ность найти в базе данных или не пропустить в нее некорректные или не соответствующие допустимым значениям данные (когда конкретные пока затели достигают оговоренного значения). Также контролируется достовер ность данных.

94 2 ра з д е л 2.1.4. База моделей и управление 2.1.4.1. дименсии моделей Модель – это схематическое, абстрактное обозначение объекта, тождествен но имитирующее его структуру или его функционирование. Система под держки принятия решений может охватывать множество моделей. Эти мо дели могут быть как в самой СППР, так и за ее пределами. Модели можно выразить тремя дименсиями: в виде предъявления, времени, методологии (Рис. 2.4).

По предъявлению модели можно подразделять на количественные и качественные. Качественные модели (экспертные, многокритериальные) опираются на субъективные мнения, опыт, оценки экспертов. При оцен ке разными специалистами одних и тех же качественных характеристикх того же объекта зачастую получаются разные результаты. Это обуславли вается неодинаковым опытом, образованием специалистов, целями, имею щимися возможностями и т. п. Полученные данные можно сделать более объективными с помощью методов экспертных оценок. Количественные модели (статистические, бухгалтерские) отражают объективные свойства рассматриваемых объектов, не зависящие от субъективных оценок специ алистов. Эти свойства объектов можно непосредственно выразить в фи зических единицах измерения (денежных единицах, килограммах, метрах, градусах, процентах, соотношениях и т. п.). Как качественные, так и коли чественные модели имеют свои положительные и отрицательные стороны.

Количественные модели отражают рассматриваемые объекты объективно, однако зачастую не всесторонне. Качественные модели, наоборот, действи тельность отражают субъективно, однако полнее. Поэтому рациональность применения количественных и качественных методов подчас зависит от конкретной ситуации принятия решений. Чаще всего при принятии реше ния необходимо применять количественные и качественные модели в ком о и ка Ал о и мич ки Э и ич ки М о оло ия Мо ли о ания Анали ич ки Колич нны а ич ки Дим н ии Дим н ия ъя л ни мо л й м ни Кач нны Динамич ки рис. 2.4. дименсии моделей Системы поддержки принятия решений плексе. например, анализируя общий уровень комфортабельности здания, лучше всего применять качественные методы исследования. Однако, анали зируя, сколько средств будет затрачено на весь процесс существования зда ния (покупку (строительство) здания, его эксплуатацию и ремонт, затраты на страхование, налоги и т. п.), лучше применять количественные методы.

По дименсии времени модели подразделяются на статические и дина мические. В статических моделях считается, что рассматриваемые свойства объекта с течением времени не меняются. В динамических моделях учиты вается изменение свойств рассматриваемого объекта с течением времени.

По методологии модели подразделяются на модели всего списка, алго ритмические, эвристические, моделирования, аналитические.

При применении модели всего списка собирается и оценивается инфор мация обо всех рассматриваемых объектах. Это очень трудоемкий и до рогостоящий метод. Он применяется при переписи населения. С нейрон ными сетями он может быть применен в целях установления украденных кредитных карточек. например, люди пользуются кредитными карточками при покупке типичных продуктов или типичных видов услуг. если кредит ные карточки начинают использовать для покупки в принципе нетипичного набора продуктов или нетипичного вида услуг, методом всего списка че рез нейронные сети можно установить, что кредитная карточка украдена, и прекратить ее платежеспособность. Зачастую система нейронных сетей фиксирует факт кражи кредитной карточки раньше, чем ее владелец.

алгоритмические модели (например, методы исследования операций) применяются при расчете от начала до конца (от записи начальных данных до получения искомого результата или преследуемой цели). на основе этих моделей путем итерационного (повторного) расчета определяются лучшие значения конкретных характеристик (функции цели) рассматриваемого объекта. В качестве параметров моделирования принимаются ограничения по времени, денежным средствам, техническим и иным критериям.

для решения проблем, неразрешимых алгоритмически, применяются эв ристические (искусственного интеллекта) модели. Эвристические модели помогают уменьшить число вариантов поисков при желании представить решение или вывод. Эвристика является важнейшей частью искусственного интеллекта и экспертных систем.

Моделированием решаются проблемы, которые невозможно исследовать на основании математического анализа. Благодаря применению этих мо делей, создается адекватная, типовая ситуация рассматриваемого объекта.

Повторяя возможные состояния объекта, можно экспериментировать и рас крывать способы улучшения действия системы. Такой способ моделирова ния часто применяется при исследовании проблем хранения и обслужива ния запасов.

96 2 ра з д е л В начале аналитического моделирования выполняется общий анализ рас сматриваемого объекта, а затем объект дробится на части и по отдельно сти исследуются составные элементы. Позже определяются связи составных элементов объекта, зависимости. Статистический анализ может быть хоро шим примером аналитического моделирования.

2.1.4.2. система управления базой моделей Система управления базой моделей создает для пользователя (потребите ля) хорошие условия для пользования библиотекой моделей. Библиотека предоставляет ему возможность пользоваться широким спектром статисти ческих, финансовых, управленческих и других моделей для решения кон кретных проблем. Пользователь может выбрать конкретную модель, найдя мышью соответствующую пиктограмму. Как система управления базой мо делей, так и каждая модель имеет свое меню команд. Список команд меню подчас бывает подразделен на группы команд по смыслу и выполняемым действиям.

Рассмотрим действие системы управления базой моделей на приме ре созданной авторами «Многокритериальной СППР тепловой реновации зданий». Система управления базой моделей многокритериальной СППР тепловой реновации зданий включает в себя следующие предлагаемые ав торами модели:

• модель создания альтернатив наружных ограждающих конструкций здания;

• модель определения начальных значимостей критериев методами экс пертных оценок;

• модель определения значимости критериев;

• модель вариантного проектирования реновации здания;

• модель многокритериального анализа проектов и определения приори тетности;

• модель определения степени полезности проектов;

• модель предоставления рекомендаций.

По этим моделям автоматизированным способом можно составить де сятки тысяч рассматриваемых альтернатив, выполнить их многокритери альный анализ и выбрать наиболее эффективные варианты. Библиотека системы управления базой моделей приведена на Рис. 2.5.


на основании системы управления базой моделей пользователи в за висимости от своих потребностей применяют разные модели. При исполь зовании системы управления базой моделей результаты расчета одних мо делей (определение начальных значимостей критериев) становятся исход ными данными для расчета других моделей (вариантное проектирование реновации здания;

многокритериальные анализы проектов), а результаты Системы поддержки принятия решений Мо ль оз ания Мо ль о л ния аль на и на жны начальны значимо й Мо ль о л ния о аж ающи к и и м о ами значимо й к и и кон к ий з ания эк ны о нок Мо ль а иан но о Мо ль мно ок и иально о и лио ка и мы о к и о ания но а ии анализа о к о а л ния азой з ания ио л ния ио и но и мо л й Мо ль о л ния Мо ль о а л ния ни ком н а ий ол зно и о к о рис. 2.5. Библиотека системы управления базой моделей многокритериальной СППР реновации зданий расчетов этих моделей становятся исходными данными расчетов следую щих моделей (определение степени полезности проектов;

предоставление рекомендаций).

Упомянутые модели библиотеки системы управления базой моделей да лее вкратце будут рассмотрены на примере модели создания альтернатив внешних ограждающих конструкций здания.

2.1.4.3. модель создания альтернатив Модель создания альтернатив наружных ограждающих конструкций фор мирует варианты (матрицы принятия решений) на основании пяти этапов.

1. на экране дисплея приводятся наружные ограждающие конструкции здания, которые можно использовать для тепловой реновации зданий (Рис. 2.6).

При выполнении тепловой реновации здания выясняют у пользователя, какие наружные ограждающие конструкции здания он хотел бы проана лизировать. Предположим, что пользователь хочет проанализировать все наружные ограждающие конструкции здания, имеющиеся в базе данных. В этом случае СППР поочередно (начиная с наружных стен и кончая стенами подвала) помогает пользователю формировать возможные наружные ограж дающие конструкции здания.

кыи о ала ны о ала кна К ыша а жны ны рис. 2.6. Меню наружных ограждающих конструкций здания 98 2 ра з д е л далее до 4-го этапа формируется информация (Рис. 2.7), исчерпывающе характеризующая каждую наружную ограждающую конструкцию. Эти этапы в дальнейшем приведены в качестве примера при рассмотрении создания альтернатив наружных стен.

2. на экране дисплея приводится характеризующая наружные стены си стема критериев и разъяснения по каждому критерию (какие свойства этого критерия рассматриваются) в концептуальной форме (цифровой, текстовой, графической, в виде формул, видеозаписей) (Рис. 2.8).

для дальнейшего анализа пользователь подбирает наиболее приемле мую систему критериев. При необходимости пользователь может ввести дополнительные критерии. Выбранная система критериев (хm) сохраняется в памяти компьютера.

3. на экране дисплея приводятся предлагаемые экспертами начальные единицы измерения критериев и значимостей. Также указываются причины, по которым были предложены конкретные значимости и единицы измерения (Рис. 2.9).

Пользователь при желании может откорректировать предлагаемые экс пертами единицы измерения и начальные значимости. При введении но Ин о ма ия Ци о ая к о ая и о л нка о м лы а ич кая рис. 2.7. Количественная и концептуальная информация, формируемая во время диалога пользователя с СППР и исчерпывающе характеризующая наружные ограж дающие конструкции здания и ма к и и, а ак из ющая Кон альная ин о ма ия, на жны ны а ак из ющая к и ии • оимо ь (x1), • ок амоок а мо и (x2), • ло о о и л ни (x3), • з коизоля ия (x4), • о нка э ично и и а (x5), • но оз й и на з о о ь (x6), • ол о чно ь (x7), • эк л а а ионны а о ы (x8), • ком о а льно ь (x9) рис. 2.8. Меню критериев, характеризующих наружные стены Системы поддержки принятия решений вых критериев пользователь самостоятельно присваивает им единицы из мерения и начальные значимости. Эта информация сохраняется в памяти компьютера.

4. на экран дисплея выводится графическая (видовая) часть (Gi) альтер нативных вариантов наружных стен: значения критериев (Xij), харак теризующих варианты, причины (Pij), оказывающие влияние на опре деление значений качественных критериев (Рис. 2.10). Пользователь с учетом своих пожеланий и возможностей выбирает альтернативные варианты, которые будет рассматривать в дальнейшем. В зависимости от преследуемых им целей, возможностей и приведенных пояснений (мотивации принятия конкретного значения качественных критери ев) он может менять значения качественных критериев. При введении дополнительных критериев пользователь вводит характеризующие их значения критериев. Таблица сохраняется в памяти компьютера.

5. Пользователем на 1–4 этапах была сформирована в памяти компью тера вся цифровая, текстовая, графическая (видовая) информация, а также информация в виде формул, которая всесторонне характери Е ини ы ла а мы эк ами Мо и а ия иня ия Ки ии изм ния начальны значимо и наз анны ини изм ния ки и ки и и значимо й x1 d1 q1 s x2 d2 q2 s............

xm dm qm sm рис. 2.9. Меню единиц измерения и значимостей критериев а ич кая Знач ния (Xij) к и и, ичины (Pij), оказы ающи ( и о ая) ча ь (Gi) Аль на и ны а ак из ющи лияни на о л ни а иан ы аль на и ны аль на и ны знач ний кач нны а иан о а иан ы ки и X1 G1 X11 X21... Xn1 P11 P21... Pn X2 G2 X12 X22... Xn2 P12 P22... Pn............

Xm Gm X1m X2m... Xnm P1m P2m... Pnm рис. 2.10. Меню графической (видовой) части и значений критериев аль тернативных вариантов 100 2 ра з д е л зует альтернативные варианты конкретной рассматриваемой наруж ной ограждающей конструкции. Таким образом формируется матрица (Рис. 2.11) принятия решений конкретной рассматриваемой наружной ограждающей конструкции.

если пользователь дополнительно вводит альтернативные варианты, которых не было в базе данных наружных ограждающих конструкций, в матрицу принятия решений следует ввести всесторонне характеризующую их концептуальную и количественную информацию.

6. Аналогичным образом (как на 1–5 этапах) формируются матрицы принятия решений других рассматриваемых наружных ограждающих конструкций.

Колич нная ин о ма ия, а ак из ющая на жны о аж ающи кон к ии а ма и а мы аль на и ы а ма и а мы Е ини а Значимо ь * к и ии изм ния x1 x2 xj xn......

1 q1 d1 x11 x12 x1j x1n......

2 q2 d2 x21 x22 x2j x2n......

...

........................

Колич нны к и ии i qI di xi1 xi2 xij xin......

...

........................

t qt dt xt1 xt2 xtj xtn......

t+1 qt+1 dt+1 xt+11 xt+12 xt+1j xt+1n......

t+2 qt+2 dt+2 xt+21 xt+22 xt+2j xt+2n......

...

........................

Кач нны ки ии i qI di xi1 xi2 xij xin......

...

........................

qm dm xm1 xm2 xmj xmn......

Кон альная ин о ма ия, а ак из ющая на жны о аж ающи к и ии Kk K Kq Km K1 K2 Kj Kn...

...

*Знак 1 (+(–)) обозначает, что соответственно бльшие (мньшие) значения критери ев в большей степени соответствуют требованиям заказчика.

рис. 2.11. Матрица принятия решений наружной ограждающей конструкции Системы поддержки принятия решений 2.1.5. система управления электронной почтой Система управления электронной почтой является относительно новым элементом систем поддержки принятия решений. Она дает возможность использовать электронную почту и результаты деятельности электронных дискуссионных групп как источник данных, а также базы данных интернета и другие электронные данные и средства для принятия решений. напри мер, в интернете имеются каталоги различных изделий с исчерпывающей информацией об их технико-экономических показателях, а также адреса производителей и поставщиков. Потребители, пользуясь различными сред ствами поиска, легко могут отыскать разные варианты нужных товаров и выбрать желаемые.

В последние годы электронная почта успешно заменяет встречи, теле фонные звонки, почту. Она полезна в целях оперативного получения но вейшей информации о решениях, удобна тем, что пользователь может вы слать и прочитать информацию в удобное для него время. если электрон ная почта интегрирована в СППР, принимающее решения лицо легко может вводить полученные им документы, таблицы, графические данные, другую информацию в СППР.

Электронная почта не всегда полностью удовлетворяет потребности в получении информации. В таком случае может быть применен другой ком понент системы управления электронной почтой – электронные дискусси онные группы. находящиеся одновременно в разных местах пользователи, удаленные друг от друга иногда на тысячи километров, сидя у компью теров, во время электронных дискуссий (в виде видео- или аудиоинфор мации, телеконференций) могут получить интересующую их информацию.

Это недорогое средство получения информации. например, для участия в телеконференциях необходимо дополнительно иметь микрофон, звуковую плату, динамики и телекамеру.

Участвуя в электронных дискуссионных группах, можно самому предо ставлять и получать от других различную информацию (объявления, ста тьи, отзывы на них). Тематика электронных дискуссий обширна. Они могут быть разного уровня детализации (общей, более конкретной и очень дис кретной тематики). Часто при рассмотрении конкретных проблем в элек тронных дискуссионных группах участвуют все заинтересованные группы:

заказчики, производители, поставщики, собственники и т. д. В таком слу чае заинтересованным группам полезно проанализировать тот же объект в разных аспектах и получить всестороннюю информацию.

102 2 ра з д е л 2.1.6. интерфейс пользователя Интерфейс пользователя является одной из важнейших частей системы поддержки принятия решений. Зачастую пользователь на основе возмож ностей, предоставляемых интерфейсом пользователя, судит об эффективно сти самой системы поддержки принятия решений. Интерфейс пользователя помогает эффективнее использовать данные и модели, увеличивает эффек тивность и частоту применения конкретной СППР. Интерфейс пользователя можно анализировать, опираясь на его компоненты (рабочий язык, язык представления, базу знаний) и способ взаимодействия. Проанализируем их.


Рабочий язык интерфейса пользователя идентифицирует форму требова ний ввода/вывода в СППР лиц, принимающих решения. Возможны разные двусторонние информационные обмены между пользователем и СППР. В системах принятия решений традиционно используется пять типов рабочих языков:

• меню;

• команд;

• вопросов-ответов;

• ввода-вывода;

• натурального языка.

Когда интерфейс используется в форме меню, на экран дисплея выво дится список возможностей (функций, команд, операций, режимов, со ветов, результатов), которые пользователь системы может выбирать для своей работы. Список команд меню часто бывает подразделен на группы команд по смыслу и выполняемым действиям. Меню могут быть в виде окна, контекста, средств, управления. Пользователь, пользуясь интерфей сом в виде меню, может выбрать для действия системы разные способы:

мышь, клавиши указателей и «Enter»;

нажатие первой буквы команды, а в некоторых типах сенсорных терминалов – палец или стержень, в системах речевого ввода – микрофон (соединенный с компьютером). При использова нии меню с сотнями возможных выборов необходимо организовать их так, чтобы они были представлены в виде частей понятного размера. напри мер, иерархические меню организовать по иерархии и для выбора каждой единицы меню это меню заменяется другим меню, принадлежащим вто ричной группе. Пользование многооконной системой позволяет избежать некоторых проблем при передвижении по структуре меню. Вместе с окном меню может быть открыто и другое окно, которое свидетельствует об ие рархии меню. Вместе с возможностью определить свое место в иерархии меню пользователи должны иметь возможность двигаться дальше, указав, какое следующее меню должно быть открыто. Таким образом могут быть выполнены большие скачки из одной части иерархии в другую.

Системы поддержки принятия решений Интерфейс команд требует, чтобы пользователь ввел в систему коман ду текста. Команда может быть в форме вопроса, ввода какой-либо под системы команд или может вызвать последовательность других команд.

для неопытных пользователей интерфейс команд нерационален, так как довольно много времени тратится на изучение языка команд. Поэтому для неопытного пользователя интерфейс на основе меню (или иногда интер фейс натурального языка) является наилучшим видом интерфейса. Опыт ные компьютерные пользователи иногда отдают предпочтение командному интерфейсу, так как он помогает быстрее взаимодействовать с компьюте ром. Обычно в системах поддержки принятия решений интерфейс команд используется вместе с интерфейсом меню. В этом случае получается ра циональное сочетание гибкости разных интерфейсов, мощи и простоты в пользовании.

В случае использования формата вопрос-ответ ответы пользователя на вопросы СППР направляют диалог в желательное русло. Пользователь так же может задавать вопросы.

Формат ввода-вывода может вывести на экране дисплея множество форм, в которых определенные места заполнены, а другие, выделенные, ме ста должен заполнить пользователь (Рис. 2.12). например, проектировщик, запроектировавший с помощью СППР здание, хочет заказать необходимые для строительства этого здания материалы и конструкции. В этом случае пользователь может получить необходимую информацию из спецификаций проекта и представить ее в приемлемой для поставщика конкретной фор ме заказа стройматериалов и конструкций. Заполненную форму можно не посредственно передать из компьютера поставщику. Зачастую заполнение форм для заказа строительных материалов и конструкций для поставщика Да а заказа:

А ок а ля:

ажа F2, ол чи и ч ы ающ ю ин о ма ию о о а щика, о а ля мы ими ма иала и кон к ия ом заказа:

аз ани о а а Ши оаа Колич о рис. 2.12. Фрагмент формата ввода-вывода 104 2 ра з д е л непосредственно связано с проектированием здания. При изменении объ емно-планировочных решений здания, необходимых конструкций и мате риалов автоматически меняются данные в форме заказа. Так как проек тировщики и архитекторы одни материалы и конструкции из-за лучшего соотношению их качества и стоимости ценят выше, чем другие, то они с помощью СППР могут довольно эффективно выполнить анализ соотно шения качества и стоимости объемно-планировочных, конструктивных и иных решений альтернативных вариантов и выбрать наиболее эффектив ные решения. Эта система также предоставляет информацию о тех необхо димых материалах и конструкциях, которые не попали автоматически из спецификаций проекта в форму заказа.

Интерфейс натурального языка дает возможность пользователю и СППР взаимодействовать на натуральном языке. Поэтому при пользовании непри вычными терминами или акцентами (к примеру, при использовании систе мы в международном масштабе) у пользователя могут возникнуть трудно сти. С другой стороны, интерфейс натурального языка бывает полезен тем пользователям, которые не могут воспользоваться другими механизмами ввода либо они в той ситуации нерациональны.

если рабочий язык выражает взаимодействие пользователей с компью терами, то на языке подачи компьютер выводит результаты выполненного СППР анализа в приемлемой для пользователя форме. Существенные ре зультаты анализа СППР представляются в привлекательной форме в начале анализа, а промежуточные результаты расчетов – в конце. Одни результаты рациональнее представлять в форме таблиц, другие – в виде графиков, диа грамм, текста, иллюстраций и т. д.

Эффективность языка представления СППР повышается, благодаря пред ставлению разных результатов в разных окнах. Расположение одновременно раскрытых окон можно менять автоматически, используя меню. Пользуясь этим меню, расположить окна можно таким образом, чтобы не перекрыва лись наименования окон, все окна уменьшались до пиктограммы или кноп ки на полосе заданий и т. п. Чтобы пользователю было легче работать с СППР, рекомендуется графическую, табличную, предупредительную, вспо могательную и иную типичную информацию того же вида, аналогичной формы, цвета и записей помещать в одном и том же месте экрана дисплея.

В таком случае пользователь интуитивно быстрее найдет типичную необ ходимую ему информацию, сэкономит время, достигнет большей четко сти в применении СППР. Пользователь, желающий выполнить конкретный анализ проблемы, курсором указывает пиктограмму или кнопку на полосе задания, выбирает и инициирует нужную программу или операцию. Так как анализ одной и той же проблемы можно выполнить разными способами, должны быть предусмотрены разные возможности анализа проблемы.

Системы поддержки принятия решений для пользователя язык представляемой информации должен быть объ ективным. Степень объективности анализа уменьшается, если пользовате лю предоставляются не все факторы, характеризующие рассматриваемую проблему. Зачастую уровень объективности предоставляемой пользователю информации зависит от применяемого метода. например, руководитель проанализировал эффективность двух идентичных заводов по производству бетоносмесительных узлов, опираясь лишь на величину средней произво дительности. Первый завод изготовил за год 8300, а второй – 6000 бетоно мешанок. Получается довольно большая разница. Однако с учетом того, что допустимое отклонение равно 2500 и происходит реструктуризация второ го завода, такой разрыв в производительности уже не кажется большим. По этому СППР, выводя на экране дисплея данные о производительности двух заводов, должна также ознакомить пользователя с дополнительной инфор мацией о возможных отклонениях в производительности и происходящей на втором предприятии реструктуризации. Предоставление информации о деятельности аналогичных предприятий в стране и за рубежом, существую щем спросе и предложении, конкурентах и т. д. увеличивает объективность предоставляемой информации. Объективность анализа также можно повы сить, благодаря применению наиболее приемлемых моделей анализа. Как видим, уровень объективности анализа проблемы зависит от воздействия разных факторов в течение всего периода времени анализа проблемы.

Пользователю для взаимодействия с системой необходимы инструкции с момента инициирования начала работы системы, выбора опций и внесения изменений и до завершения работы СППР. Инструкции предоставляются пользователю разными способами. Одним из популярных механизмов об учения является обучение на примерах. В этом случае на экране выводит ся весь процесс конкретного принятия решения со всеми возможностями.

демонстрируются все возможности СППР. например, большинство поль зователей не являются большими знатоками методов и моделей, охваты вающих такие области знаний, как статистика, финансы, математическое программирование и т. п. В этих случаях СППР помогает пользователям практически пользоваться этими моделями.

Требования пользователей, предъявляемые к интерфейсу, неодинаковы.

Пользователи хотят, чтобы интерфейс пользователя максимально помог им выполнить анализ проблемы и принять решение. например, по желанию врачей предназначенный для них экран СППР должен напоминать тради ционно применяемую лечебную диаграмму. Поэтому существенные потреб ности пользователя оказывают определяющее воздействие на проектирова ние интерфейсов пользователей. С целью облегчить работу пользователя с СППР метафоры, отображающие существенные концепции, значения (на пример, красный крест ассоциируется с медицинским уходом) применяют 106 2 ра з д е л ся для обозначения различных процедур. Цветовые обозначения на экране компьютера по-разному воздействуют на людей разных культур и стран.

например, если красный цвет является значащим для одних народов, то другие воспринимают его равнодушно. Как видим, способы взаимодействия между пользователями и СППР должны быть тщательно спроектированы.

2.2. Системы поддержки групповых решений По мнению E. U. Choo, W. C. Wedley (1985), при принятии групповых реше ний приходится сталкиваться с проблемами, возникающими из-за следую щих особенностей групповых решений:

• это социальные, а не математические или научные проблемы;

• проблематично придерживаться всех ограничений и требований;

• групповые решения труднее моделировать, нежели негрупповые;

• существует немного методологий, позволяющих проверить верность решений.

2.2.1. определение системы поддержки групповых решений Системы поддержки групповых решений (СПГР) охватывают коммуникации, технологии расчета и принятия решений для того, чтобы облегчить группе специалистов формулирование несистематизированных проблем и приня тие решения. Цель СПГР – улучшить процесс принятия групповых решений, устранить общие коммуникационные барьеры, применять методы струк турного анализа решений и систематически обеспечивать дискуссионную форму, время и содержание. Средства СПГР составляют:

• коммуникационные технологии (пересылка электронных сообщений, местные и удаленные сети и телеконференции);

• компьютерные технологии (операционные системы многих пользовате лей, базы данных, средства анализа данных и хранение данных);

• технологии поддержки принятия решений (определение распорядка работы, методы моделирования решений (древо решений, анализ ри ска и методы прогнозирования), структурные методы группы (номи нальный метод группы и методы Delphi) и правила рациональных дис куссий группы).

В мире существуют и другие определения систем поддержки группо вых решений. По мнению G. P. Huber (1984), СПГР является программным средством, оказывающим помощь группе пользователей, участвующих в мероприятии, на котором принимаются решения. Главная функция СПГР – помочь группе развивать три общих направления деятельности: получение, обмен и использование информации. DeSanctis G., Gallupe R. (1987) опре Системы поддержки принятия решений деляют СПГР как интерактивные системы, основанные на компьютерных средствах и способствующие согласованию коммуникационных технологий, технологий по расчету и принятию решений с целью облегчить группе спе циалистов (пользователей) формулирование и решение неопределенных проблем. Bui T. и Jarke M. (Bui, Jarke 1986) определяют принятие сотруд ничающей группой решений как процесс решения проблем, в котором уча ствуют два или более лица, имеющих свою концепцию и позицию, при знающих существование общих проблем и пытающихся с помощью СПГР принять коллективное решение. Примерами СПГР могут служить телекон ференции, конференции, осуществляемые по электронной почте, интернет ные форумы и т. п.

В научной литературе СПГР классифицируются по-разному. например, DeSanctis G., Gallupe R. (1987) считают, что СПГР характеризуют системы трех уровней. Системами первого уровня по существу является коммуника ционная среда, оказывающая техническую помощь (например, процедуры голосования и ранжирования), благодаря чему устраняются коммуникаци онные барьеры между членами группы. Системы второго уровня оказывают поддержку при моделировании решений и групповых решениях (таких, как методы полезности многих признаков, «мозговой атаки» и номинальный метод группы), благодаря чему уменьшается неопределенность и повыша ется точность результатов. Системы третьего уровня являются более слож ными и могут охватывать рекомендации экспертов при отборе и группиро вании правил применительно к принятию решений.

Bui T. и Jarke M. (Bui, Jarke 1986) предложили четыре признака, ха рактеризующих среду, в которой принимаются решения: пространственное расстояние (местное или на удалении);

временной промежуток (встречи или переписка);

общность целей (сотрудничество или переговоры);

струк тура процесса (демократическая или иерархическая). Jelassi M. и Beauclair (Jelassi, Beauclair 1987) представили три конфигурации СПГР: непосред ственное и опосредованное сотрудничество;

синхронные или несинхронные сессии;

близкие или удаленные конфигурации.

Teng J. и Ramamurthy K. (Teng, Ramamurthy 1993) утверждают, что СПГР по существу зиждется на двух дименсиях: поддержке с учетом содержания проблемы и поддержке групповых решений. Поддержка по содержанию проблемы может помочь их пользователям решать существенные проблемы специализированной среды, а поддержка групповому процессу ассоцииру ется со способностью системы оказывать поддержку процессу сотрудни чества и принятия решения или влиянию на него. В предлагаемой двух мерной классификации представляется четырехуровневая поддержка при нятия групповых решений: нет поддержки;

поддержка коммуникационная;

поддержка по созданию структуры процесса;

интеллектуальная поддержка.

108 2 ра з д е л Осуществляется также четырехуровневая поддержка по содержанию: систе ма поддержки принятия решений (СППР) не оказывает никакой поддержки;

конвенционная поддержка СППР;

СППР, используемая для принятия реше ний;

применение СППР, зиждущихся на знаниях.

2.2.2. связь между спгр и методом принятия многокритериальных решений Группа людей, решающих общую проблему, сталкивается с многими труд ностями, так как каждый из них воспринимает проблему и видит способ ее решения по-своему. Поэтому в такой обстановке мнения и цели членов группы зачастую не совпадают. Это несовпадение мнений называется меж личностным конфликтом (Bogetoft, Pruzan 1991). Масштаб межличностного конфликта зависит от ценностей и целей заинтересованных групп, крите риев, применяемых для оценки альтернатив, и их значимостей, недостаточ ности сотрудничества между членами группы и т. п. Roy B. (1968) разные факторы, обуславливающие конфликты, рассматривает, как различающиеся системы ценностей, например, разные этические и идеологические убежде ния, специфические цели или роли в организации. Каким бы ни был харак тер конфликтующих ценностей, они обычно оказывают на развитие процес са решений такое влияние, какого не ожидали на начальном этапе СПГР.

Многокритериальные методы принятия решений могут быть полезным средством при решении различных межличностных конфликтов. например, когда стремятся к соглашению между членами группы и для этого делаются уступки. Bogetoft P. и Pruzan P. (Bogetoft, Pruzan 1991) утверждают, что в контексте планирования (что является типичной ситуацией принятия груп повых решений), даже если формализованный многокритериальный анализ не является составной частью процесса решений, и простое многокритери альное мышление может быть важным для разрешения конфликтов. По их мнению, отсутствие многокритериальной структуры становится очевиднее, когда речь идет о конфликте ценностей, которые возникают между при нимающими решения и заинтересованными группами, на которые воздей ствуют такие решения.

Bui T. и Jarke M. (Bui, Jarke 1986) утверждают, что многокритериальные методы принятия решений создают гибкую структуру при решении трех главных задач СПГР: 1  – формировании отношения к проблеме с разных позиций;

2 – обобщении подбора большинства принимающих решение лиц по разным нормам групп;

3  – организации процесса решений. Многокри териальные методы принятия решений позволяют создать простую, но ло гичную структуру в целях контролировать процесс, а простота результатов, генерируемых многокритериальным методом принятия решений, позволяет Системы поддержки принятия решений проще передавать, координировать и обобщать индивидуальные анализы в процессе принятия групповых решений (Bui 1987). Jarke M. (1986) ут верждает, что методы многокритериального принятия решений могут быть применены как формальные средства для определения выборок, обобще ния, согласования и содействия, когда решения принимаются в ситуациях сотрудничества и несотрудничества. Noori H. (1995) признаёт, что с прак тической точки зрения члены группы конфликтуют из-за межличностных различий и несоответствия целей. Процесс многокритериального анализа СПГР является основополагающим аспектом системы, так как предоставля ет логичную интегрированную структуру для компромисса, оценки крите риев и альтернатив при принятии решения.

Mногокритериальным методам принятия решений в контексте группо вых решений присущи следующие достоинства (Bui 1987): 1) по своему характеру они интегрируют разные точки зрения на проблему, исполь зуя как качественные, так и количественные критерии;

2) интерактивный характер большинства многокритериальных методов принятия решений допускает легко пересмотреть (просмотреть) как индивидуальное, так и групповое понимание проблемы, мнений;

3) многокритериальные методы принятия решений приемлемы как для демократических, так и для иерар хических (или бюрократических) групповых решений. Teng и Ramamurthi (Teng, Ramamurthy 1993) утверждают, что интеграция в СПГР многокрите риальных методов принятия решений содействует пониманию реалий дня лицами, принимающими решения при моделировании.

Choi H. (Choi et al. 1994) утверждает, что хорош тот метод решения груп повых проблем, который предусматривает больший выбор, предоставляет хорошо сформулированную концептуальную модель и обеспечивает объ ективное решение.

2.2.3. применение многокритериальных методов принятия решений при принятии групповых решений Оценив все известные процессы принятия групповых решений с методо логической точки зрения, можно утверждать, что они составляют четыре базовых этапа (Matsatsinis, Samaras 2001):

1. Этап инициирования, когда устанавливаются общие правила процес са решений, которыми следует руководствоваться;

определяются воз можные альтернативы решений, система критериев, характеризующих эти альтернативы, коэффициенты значимости членов группы, правила принятия решения и взаимоотношений экспертов.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 10 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.